כאשר ארגונים נוטים באופן עולה את תהליכי מניית המנוחים דרך אוטומציה וAI השאלה כיצד פרוטוקולים חדשניים יתאימו למערכות קיימות נעלם רב עוקץ. אחד הפרוטוקולים הנעיצים הזקופים הענידה היא פרוטוקול ההקשר של המודל (MCP), שנוצר על ידי אנתרופיק. ההבטחה שלו להופעה כמרבית מחברות שיווק אידא למדינה בן פתוחה נגידי רצונות כביכול אומן אליו הכלים והנתונים ביני תקי. כתב המאמר חוקק את היחס הפוטנציאלי בין אר. HC Bופשמ ER— תה SonyP המותאם בכ לא סיוע אנו להחזיר חטרסיןוני ותוך AMVU שנם בוטפי כירה נקשה. על ידי הסוף של פוסט גוז מידע: וסיטת ה- tmp לשתי למערכות שפיעי SSSM—" תיתומת בנקרזג עבודה.

מהו תקן ההקשר של המודל (MCP)?

פרוטוקול ההקשר של המודל (MCP) הוא תקן פתוח שפותח במקור על ידי אנתרופיק שאיפשר למערכות AI להתחבר באופן מאובטח לכלי ולנתתונים אם עסקים אשר בנידם ישים . זה פועל כ"מתאם כללי" באופן מאפשר, מאפשר שוני מערכות לעבוד ביחד ללא צורך בהיכרות בנסד. תכלות הלב של MCP היא לאפשר צמיחה יותר משולבת אשר מערכות AI יפשלו לגשת, לעבוד עם מגוון מבני נתונים, להבריק בפיקעונליות וליתואלנות בתוך ארגונים.

MCP כולל שלושה רכיבי לב, כל אחת משחקת תפקיד חשוב ביצירת אינטראקיציה צמודה בין אפליקציות AI לכלי עסקיים:

• מארח: מתייח זהו היישום או העוזר הרוצה להיות בהמשך עם מקורות נתונים חיצוניים. למשל, עם עוזר אנושי שמספק עזרה עבור סידור שעות עבודה, זה ישחק כמארח היוצא יעד מידיעות.
• לקוח: הלקוח הוא רכיב מובנה בתוך המארח הנועד "לדבר" את שפת ה-MCP. תארו תרחיש בו עוזר HR שלכם צריך לאחזר נתוני עובד; הלקוח מבצע את תהליך התקשורת עם מסד הנתונים הרלוונטי.
• שרת: זהו המערכת החיצונית שהמארח נגש, כגון CRM, מסד נתונים או לוח שנה. זה מוכן ל-MCP לחשיף בצורה מאובטחת פונקציות או נתונים ספציפיים למארח. בדוגמת ה-HR שלנו, השרת עובד כמאגר המידע על העובדים, משיב על שאלות המארח.

כדי להתחשב בזה, תעלו ראש במוח שזו שיחה: ה-AI (מארח) שאל שאלה, הלקוח מתרגם, והשרת מספק את התשובה. ההגדרה הזו מהווה אוזן עיוורת יותר של עוזרי AI, מאובטחים, וניתנים להרחבה על מגוון כלים עסקיים, מאחר וכבר אינם סומכים על אינטגרציות מורכבות לכל האינטראקציה.

כיצד MCP יכול להתחיל לפעול ב-Sesame

כשאנו חוקרים את היישומים הפוטנציאליים של פרוטוקול ההקשר הדגמי ביחס ל-Sesame, חשוב לגשת לנושא זה במוח פתוח. בעוד שאיננו יכולים לאשר את השילוב הנוכחי של MCP עם Sesame, שיחה משוללת מספקת ראיונות ערכיים. הנה כמה הכללים הכללים או תרחישים שעשויים לפתח אם ייקחו סופסק MCP למעז של Sesame:

• הצטרפות עובד פשוטה: תארו תרחיש בו עובדים חדשים משתמשים בעוזר AI מופעל על ידי MCP כדי לנווט בתהליך ההצעדה שלהם. ה-AI הזה עשוי לגשת בצורה ללא רגישות למידע המאוחסן באפליקציות HR שונות, כמו מערכות שכר או מודולים לאימונים. על ידי יכולת להתחלב גישה למשאבים רלוונטיים, אפשר שעובדים חדשים יכולים להשלם להכללה מהירה בתוך הארגון, מופחת זמן ומאמץ עבור מקצוענים HR.
• מערכות משוב משופרות עובד: עם MCP, עוזר AI שמופעל על ידי Sesame עשוי להשתמש בנתונים חיים בזמן אמת מעורר השראה מעל פלטפורמות שונות. על ידי גישה לנתונים מכלים לסקר, פלטפורמות הודעות מיידיות, ומערכות ניהול ביצועים, ה-AI עשוי לספק תובנות מקובצות, מאפשרת למנהלי HR להגיב במהירות לצרכי עובדים ולעניינים.
• סקירות ביצועים אוטומטיות: במקום למשוך באופן ידני מידע לצורך הערכת ביצועים, MCP יכול לאפשר לעזר AI לאסוף מידע רלוונטי ממקורות שונים - כמו כלי ניהול פרויקטים ותוכנות פוריות. היכולת הזו עשוייה להוביל לסקירות ביצועים יותר מדוייקות ובזמן, מתייסת על נתוני התנהגות העובד המקיפים.
• שאילתות HR חלקניות: AI שמופעל על ידי MCP עשוי לפעול כהוד מידע מרכזי לשאילות HR. ולא לעובדים מחפשים בשונות מערכות לתשובות, הם יכולים לשאול את הAI, אשר יתרגם את השאלות שלהם ויגשה למידע הנדרש ממקורות מרובים של כלים HR, ובכך יבטיחו תגובה מהירה והעשוי להכללת האזנה כללית נוספת.
• תוכניות למידה ופיתוח אישיות: השילוב של MCP עשוי לקלט לתוכניות L&D מותאמות אישית יותר. על ידי ניצול נתונים ממקורות חינוכיים שונים ותכניות לימוד, AI יכול לשרשר נתיבי פיתוח עבור עובדים, להציע קורסים או סדנאות התאמה ליעדי הקריירה שלהם ולצרכי הארגון.

למה קבוצות שמשתמשות בססמא צריכות להישאר רגישות ל-MCP

בשביל קבוצות המשתמשות בססמא כדי לנהל תהליכי HR בצורה יעילה יותר, הבנה של הערך האסטרטגי של אינטרופרציה של AI היא עיקרית. תקן פרוטוקול ההקשר מחזיק בפוטנציאל למהפוך זרימות עבודה, לשפר ביצוע אסטרטגיה ולאחד כלים שונים בתוך ארגון. הנה מספר סיבות למה קבוצות שמשתמשות בססמא צריכות להישאר רגישות לפיתוחים שקשורים ל-MCP:

• יעילות זרימת עבודה משופרת: על ידי התרים המעשיים למערכות AI לתקשר באופן בלתי מרגיש עם כלים קיימים בתחום המשאבי אנוש, MCP יכול להפחית משמעותית את הזמן שנותר על משימות חוזרות. זה מעצים את היצירתיות הכוללת, מאפשר לצוותי HR להתרכז בייזומים אסטרטגיים במקום.
• החלטת מדע־החלט משופרת: עם גישה בזמן אמת לנתונים משולבים, מנהלי HR תוכלו לקבוע החלטות מושכלות במהירות רבה יותר. תגובה זו תמציא תרבות המבוססת נתונים, היכן שתובנות תתרגמו במייד פעולה, ותשפר את הגמישות הארגונית.
• התערבות עובדים שוטפת: על ידי ניצול כלים של AI המתחברים למקורות נתונים מרובים, עובדים יקבלו מידע או תמיכה בזמן אמיתי ורלוונטיים. גיבוי ביצועים כפול לעובדים, שהרגשה שאנשים מרגישים כי צרכיהם נפגשים ביעילות.
• \ עם MCP, הסרת העלויות היקרות הללו מובילה למבנים תפעוליים עשירי יותר ונשמרת זמן ומשאבים.
• מקדמת עודף עתידי של אסטרטגיות מדהימות שורשלת * *מקט מהדגם. כשצרכי הכוח העובד מתפתחים ויכולות AI משתפרות, לקריאת המתישהו צריך לתפקיד בפרוייקט עבודת המשאבים.

התקן כלים כמו שקד עם מערכות AI כלליות

כשצוותים נותבים אשף ברכוש של מגוון כלים ומערכות, הרעיון להאריך אותם למצולמים אופטימיים, תיעשיות , או חוויות. פלטפורמות כמו גורו מציעות פתרונות התומכים באיחוד ידע, סוכני AI מותאמים, ומשלוח קונטקסטואלי. רמוניף לקרב בעיקר עם תבליות פחות תלתיות על ידי בדיקת איך פלטפורמות כאלה ניתנות להשלמה לשקד, ניתן למצוא ערך רגיל להתאימות מידע ומשאבי מידע. הכנסת כלים כמו צ'ראמלים עם מערכות AI מורחבות